So installieren Sie schnell eine Tensorflow-Umgebung in Docker

Installieren Sie schnell die Tensorflow-Umgebung in Docker und verwenden Sie TensorFlow.

1. Laden Sie das TensorFlow-Image herunter

Docker-Pull Tensorflow/Tensorflow

2. Erstellen Sie einen TensorFlow-Container

docker run --name corwien-tensortflow -it -p 8888:8888 -v /Benutzer/kaiyiwang/Code/ai/notebooks:/notebooks/data tensorflow/tensorflow

Befehl Beschreibung

1. Docker Run führt das Image aus.
2. --name erstellt einen Alias ​​für den Container.
3. -es hält die Kommandozeile am Laufen,
4. -p 8888:8888 ordnet den lokalen Port 8888 http://localhost:8888/ zu.
5. -v /Users/kaiyiwang/Code/ai/notebooks:/notebooks/data mountet den lokalen Ordner /Users/kaiyiwang/Code/ai/notebooks in /notebooks/data des neu erstellten Containers (die so erstellten Dateien können im lokalen Ordner /Users/kaiyiwang/Code/ai/notebooks gespeichert werden)
6. tensorflow/tensorflow ist das angegebene Bild und der Standard-Tag ist latest (d. h. tensorflow/tensorflow:latest)

Führen Sie den obigen Befehl aus:

Wir können sehen, dass der TensorFlow-Container erstellt und eine Standardanmeldeseite für JupiterNotebook angegeben wird.

Mit dem folgenden Befehl können wir den ausgeführten Container und den entsprechenden Mapping-Port des Containers in einem neuen Befehlsfenster anzeigen:

Docker PS 

3. Öffnen Sie den TensorFlow-Container

1. Sie können mit der rechten Maustaste klicken, um die Verbindung direkt von der Befehlszeile aus zu öffnen, oder http://127.0.0.1:8888 in den Browser eingeben und token aus der Befehlszeile einfügen.

4. Starten Sie die TensorFlow-Programmierung

1. Klicken Sie hier, um sich anzumelden. Sie sehen dann die Benutzeroberfläche und können ein neues Projekt erstellen.

2. Interpretation des Tensorflow-Beispielquellcodes

von __future__ importiere Druckfunktion
#Tensorflow importieren
Tensorflow als tf importieren
# Geben Sie zwei Arrays ein, input1 und input2, addieren Sie sie dann und geben Sie das Ergebnis mit tf.Session() aus:
  Eingabe1 = tf.Konstante([1.0, 1.0, 1.0, 1.0])
  Eingabe2 = tf.Konstante([2.0, 2.0, 2.0, 2.0])
  Ausgabe = tf.add(Eingabe1, Eingabe2)
  Ergebnis = Ausgabe.eval()
  drucken("Ergebnis: ", Ergebnis)

3. Führen Sie das Programm aus. Das Ausgabeergebnis lautet (erfolgreich ausgeführt).

result: [ 3. 3. 3. 3.]

5. Verwandte Befehle

1. Schließen oder öffnen Sie die TensorFlow-Umgebung

#Tensorflow-Container herunterfahren Docker Stop Corwien-Tensortflow

#Starten Sie den TensorFlow-Container docker start corwien-tensortflow
#Geben Sie http://localhost:8888/ im Browser ein

2. Ändern Sie die Lese- und Schreibberechtigungen der Datei

# Lese- und Schreibberechtigungen prüfen ls -l
#Ändern Sie Tensorflow, sodass es zu Corwien gehört (Systemstandard) Benutzer sudo chown -R corwien tensorflow/
#Ändern Sie Tensorflow, sodass es zur Benutzergruppe Corwien (Systemstandard) gehört sudo chgrp -R corwien tensorflow/

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